オフショア開発

RPA導入の失敗事例から学び、成功事例になるポイントとは?

ロボットによって業務を自動化できるRPAは、業務効率を上げることができるとあって近年注目を浴びています。

とはいえRPA導入に不安を感じている人も多いのではないでしょうか。

「本当に活用できているの?」「コストと時間をかけて失敗してしまわないか不安だ」となかなか検討・導入に踏み込めない方も多いと思います。

そこで今回はRPA導入の成功事例、失敗事例をご紹介しながらRPA導入時の注意事項やポイントなどをご紹介します。

  • RPAが気になっている方
  • 社内のIT人材が不足している方
  • 業務効率を上げたいと考えている方

これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばRPAを導入する時の注意事項が分かりますよ。

RPAとは

RPAは提携の処理・作業を自動で実行することができる、パソコンの中で動くソフトウェアです。

単純で工程が多い作業を処理することが得意です。

時間がかかる手作業も、就業終了後の夜中にRPAに実行させれば人件費の削減にもつながります。

最終的な確認は人の目が必要になる場合もありますが、削減された時間は人間でなくてはできない業務にあてることで効率化にもなります。

RPA導入で一番重要なのは「準備」

RPAを導入し結果を出すために最も重要なことは、「目標を設定し、準備をすること」です。

導入するまでにはさまざまなタスク・決定事項があります。

一般的に最初の段階で多く実施されているのが、現状の業務やフローの問題点の洗い出しをするために業務マニュアルやフローを作ることです。

その中から自動化できる業務を選定し、RPAでシナリオ(作業手順のようなもの)にできるかを検討します。

ここで重要なのはすべての処理をRPAに任せようとするのではなく、イレギュラーな処理は除外することです。

時々発生するケースのために労力を費やし、シナリオが複雑化してしまうのは効率が悪いため、イレギュラーについては今まで通りにしたり、場合によってはRPA導入をきっかけにルールを変える・廃止にしたりする、などの選択をする事例もあります。

すべてをRPAで自動化を目指すのではなく、効率化したい業務、効率化しやすい業務を選定し、進めていくのがRPA導入の成功の第一歩です。

RPA導入に成功した会社の場合

実際にRPA導入の成功事例をご紹介します。

A社ではRPAを経理部で導入しました。事前に時間と手間がかかっている業務を調査、洗い出し。マニュアルやフローにまとめて情報システム部門が複数のRPA製品から自社に合うと判断したRPAを選定・導入しました。

経理部では売上・売掛管理システムの売掛データを出力後、銀行の入金データをオンラインバンキングシステムから出力し、表計算ソフトでチェック・突き合わせしていました。

明細数が膨大になると時間がかかり、特に月末や決算期末には担当社員は残業が増え、その他の業務に手がつけられない状態でした。

そこでデータの出力から突き合わせまでの一連の流れをRPAに移管。

膨大で細かいチェック作業をRPAに移管することに成功。夜中に自動で処理を進めておき、翌朝出社後にエラーや未入金の確認をすれば業務完了という業務フローを確立できました。

その後は定期的なシナリオのメンテナンス、追加したい処理があった場合も情報システム部門とコミュニケーションをとりながら運用しています。

RPA導入に失敗した会社の場合

逆に失敗してしまった事例をご紹介します。

B社では売上管理システムから1日1回データを出力し、表計算ソフトで情報を付加して全社にメールで送信していました。

得意先カテゴリや商品カテゴリなどの情報付加の作業には経験による判断が必要で、特定の社員でないと作業できない状況を打破するためにRPAを導入し、属人化した業務の自動化を試みました。

売上データを出力するところまでは問題なく完成しましたが、「経験による判断」が複雑ですべてRPAで自動化することができず、結局手作業でやった方が早い、と判断され使わなくなってしまいました。

またC社ではRPAの導入・シナリオ作成は成功したものの、その後の社内・社外の変化に対するシナリオのメンテナンスや改良への対応ができず頓挫してしまいました。

複数の得意先の担当エリア変更や組織改編などによるシナリオ編集が頻繁に発生し、RPA担当者が対応に追われ、運用が困難になりました。

RPA導入のポイント

picture source home.kpmg

RPAを導入する際に考えること、決めることはたくさんあります。

その中でも重要なポイントは部署やプロジェクトで目的・目標を明確にし、現状の課題と現場の要望を洗い出すことです。

そして「理想」と「現実」のギャップを埋めていきます。

そして導入・運用スタートは成功の第一段階で、その後はシナリオの管理と改良、RPAで自動化する業務を増やしさらなる業務の効率化を継続できれば企業としての「成功」にもつながるのではないでしょうか。

まとめ

今回は会社を例にしましたが、RPAの導入は企業以外にも役所や公益法人、官公庁などでも進んでいます。

RPAはパソコンを使った定型業務があれば必ず役立つ存在になります。

検討・導入を慎重に進め、運用できれば経営者にとってはコストダウンが実現します。

現場にとっても時間短縮や業務の効率化が実現できます。

RPA導入の成功には一部の関係部署や情報システム担当者・担当部署、経営者の判断だけではなく、全社で効率化できる業務を考え、一丸となって取り組むことが重要です。

さまざまな導入効果を得られるRPAを「パソコンの中の頼れる相棒」として迎え入れてみてはいかがでしょうか。

DEHA SOLUTIONSではAIソリューション事業を展開しており、特に画像処理とRPAを得意としております。

「自社の煩雑な業務を効率化したい!」とお考えの方、「RPAに関してもっと詳しく聞きたい」という方はぜひご気軽にお問い合わせくださいませ。

▶︎ Dehaソリューションへの無料の簡単見積り依頼はこちらから

Van Nguyen

Recent Posts

プロジェクト品質管理サービスとは?重要性とプロセスを解説

近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは? プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…

2 days ago

生成AIチャットボットは?従来のチャットボットの違い

近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か? チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル(LLM)」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…

5 days ago

AI活用でコーディングが効率化し、開発のスピード3倍アップ

いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…

2 weeks ago

要件定義フェーズをAI活用で解決する7つの問題と解決案

システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD(品質・コスト・納期)は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1:要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…

2 weeks ago

システム開発のQCDは?プロジェクト管理を最適化

システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD(Quality・Cost・Delivery)のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)

1 month ago

アジャイル開発とウォーターフォール開発でリスクとスピードを徹底比較

システム開発の現場では、プロジェクトの進め方として「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」が広く知られています。 どちらも目的は同じ──高品質なシステムを納期内に完成させることですが、そのアプローチはまったく異なります。 この記事では、特に「リスク」と「スピード」という2つの視点から両者を徹底比較し、それぞれの長所・短所、そしてどんなプロジェクトに向いているかを解説します。 アジャイル開発やウォーターフォール開発の違いを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 システム化開発を行いたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばアジャイル開発とウォーターフォール開発のそれぞれの特徴が丸わかりですよ。 (more…)

1 month ago